최근의 디스플레이 기술은 2차원 디스플레이에 제시된 영상으로부터 3차원 깊이감을 지각하는 것을 가능하게 하였다. 이런은 디스플레이와 콘텐츠 기술의 발전에도 불구하고, 사용자는 실생활에서 경험하지 않는 시각피로의 문제를 경험하는데, 이 문제를 해결하기 위해서는 시각피로를 안정적이고 타당하게 측정하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 EEG(Electroencephalography)신호에 기반한 시각피로 측정의 프로토콜을 개발하고 타당성을 검증하는 것이었다. ERP(Event related potential) 성분 중에서 시각피로를 반영하는 성분을 찾아내기 위해 2D 조건과 3D 조건에서 탐색적 실험을 수행하였고, 탐색적 실험에서 발견된 ERP 성분이 양안시차의 차이에 따라 상이한 특성을 보이는지 검증하기 위하여 확인적 실험을 수행하였다. 실험결과, Cz와 Pz 영역에서 P3 성분의 정점 강도가 2D 조건보다는 3D 조건에서 감소하였으며, 양안시차가 증가할수록 일관되게 P3 성분의 강도가 통계적으로 유의하게 감소하는 것을 확인하였다. 양안시차가 증가함에 따라서 주관적인 시각피로가 통계적으로 유의하게 증가함을 검증하였는데, 이 실험결과는 Cz와 Pz 영역에서의 P3 성분의 정점 강도가 3D 시각피로에 대한 인덱스로 사용할 수 있음을 시사한다.
수중에서 어류들이 색이시 생물적인 목표물이나 어로작업시 어구 등의 시각자극과 최대탐지거리 등을 예측하기 위해서 어류의 주된 시각 예민도 요소인 명암대비 역치와 최소 분해각을 수치모델링 하였다. 어류시각의 명반응과 순반응에 따라 명암대비 역치와 최소분해각은 배경휘도와 체장에 따른 자연대수의 함수로 표현하였다. 이 때 관련된 수식의 계수들은 기존의 실험 결과나 어종간의 시각 예민도 등에서 추정할 수 있었으며 또한 생리 생태나 개체차 등도 조정할 수 있다. 본 모델은 먹이생물이나 어구 등의 시각자극에 의한 시인정도와 시정 등의 추산에 이용될 수 있으며, 아울러 전반적인 수중 광학적인 조건하에서 시각자극의 세기에 따른 시각 예민도와 그 반응에 의한 어류행동 모델에 응용될 수 있을 것이다.
본 연구는 유추 조건에 따른 수학적 문제 해결 양상을 분석하여 유추적 사고의 필요성을 확인하고, 시각적 표상을 통한 유추의 효과를 경험적으로 검증하기 위하여 실시되었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 충청북도 청주시에 소재한 일반계 고등학교인 C고등학교 3학년 학생 80명을 연구 대상자로 선정하였다. 이들은 유추 상황에 따라 설정된 표상 대응 조건, 개념 대응 조건, 탐색 조건과 비 유추조건인 단순조건에 각각 20명씩 배정되었으며, 1차 실험과 2차 실험에서 각 조건에 따라 서로 다른 학습 자극을 받은 후에 복소수 수열과 관련된 동일한 문제를 풀었다. SPSS 12.0을 이용한 ${\chi}^2$ 분석을 토대로 유추 조건에 따른 문제 해결률을 비교하여 분석한 결과, 수학적 문제 해결 과정에서 유추적 사고가 이루어지지 않을 경우에 이미 알고 있는 바탕 지식의 사용이 제한될 수 있으며, 시각적 표상을 통하여 바탕 개념과 표적 개념을 대응시켜 보는 것이 유추 전이에 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 문제 해결 과정에서 유추적 사고의 필요성을 함의하고 있으며, 시각적 표상을 통하여 바탕 개념과 표적 개념의 관계적 유사성을 인식하는 것이 수학적 문제 해결과 밀접하게 관련되어 있다는 주장을 지지하는 경험적인 근거가 된다.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이불 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트 노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 비동차 포아송 과정으로 공식화하며, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최저 발행시각을 결정한다. 일정 테스트 노력 곡선과 웨이불 테스트 노력 곡선 모두에 대해서 그 조건은 목표 신뢰도를 초과하는 경우, 목표신뢰도를 초과하지는 못하지만 어느 조건 이상인 경우, 어느 조건 이하인 경우로 대별되며, 이 중에서 이상적인 경우는 두 번째 조건인 경우이다.
정보의 시각화는 추상적 정보를 직관적으로 이해하기 쉽도록 시각적으로 명확하게 표현하는 방법을 말한다. 대용량의 바이오 데이터를 다루는 생물정보학(bioinformatics) 분야에서는 컴퓨터의 높은 성능을 활용하여 수많은 유전학적 데이터들을 분석하고 있다. 다양한 생물정보학 실험에서 전사체는 특정한 조건에서 발현된 RNA의 총합을 말한다. 분석된 전사체 정보는 텍스트형태로 제공이 되는데 이를 사용자가 수작업으로 비교하는 데에는 한계가 있다. 따라서 분석된 전사체 정보를 효과적으로 인지할 수 있도록 시각화하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 라이브러리인 yFile을 활용하여 추정된 전사체를 실시간으로 시각화하여 제공하는 방법을 제안한다. GTF파일을 입력받아서 데이터베이스에 저장하고 이 정보를 이용하여 그래프를 생성한다. 실험 결과는 전사체를 시각화 하는 방법을 통하여 다양한 전사체 정보를 알아 낼 수 있고, 최종적으로는 novel gene을 찾는 것이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 다양한 형태의 장애인을 대상으로 유연하게 적용 가능한 공공자격시험의 표준화 시스템을 설계하고 개발한다. 1차적으로 4 ~ 6급의 저시력 시각장애인, 뇌병변 장애인, 손부위 등에 대한 지체 장애인을 대상으로 제안시스템을 개발하여 적용한다. 물리적 조건으로 공공자격에 응시하는 장애가 있는 수험자는 수검사항에 위반되지 않는 상태에서 일반 응시자와 별도로 키보드를 지참하여 응시 가능하나 행망용 다기능 한글 모아치기 키보드로 제한되어지고 최소 17인치 이상의 모니터가 제공되어지며 수험 장소에 대하여 특정좌석을 지정할 수 있다. 시험적 조건으로는 장애를 가진 수험자에 대하여 장애상태를 구분하여 일반인 대비 20 ~ 30%의 추가시간이 할당되어지고 실기시험에 대하여는 150%의 확대문자가 기본적으로 제공되어진다. 상위 조건으로 필기시험과 실기시험이 실시되며 특별하게 시각장애인에 대한 실기시험에서는 일반인에 대한 시험 종료 후 제안시스템 제어 하에서 별도의 추가시험 절차가 부가적으로 자동진행 되어진다. 본 구현시스템은 장애인을 위한 8단계의 세부기능 설정 후 13가지의 평가 항목을 설정하여 실제 공공자격시스템에 시험 적용한 결과, 평균적으로 매우우수의 최상급 평가를 받았으며 장애인에 기반 한 공공자격분야 글로벌 표준화 시스템으로 제시하기 위한 후속 연구를 진행하고 있다.
본 연구의 목적은 국내 자폐스펙트럼장애 아동(Autism Spectrum Disorder, 이하 ASD)과 일반 아동(Typically developing, 이하 TD)의 음악 단서와 시각 단서 조건에 따른 4가지 기본정서(행복, 슬픔, 분노, 두려움) 인식 정확도를 평가하기 위해 실험연구가 실시되었다. 본 연구의 참여자는 ASD 진단 기준을 충족한 만 7세~13세 아동 9명과 일반 아동 14명으로, 모든 참가자를 대상으로 4가지 기본정서 인식 능력을 평가하는 음악 과제와 시각 과제를 실시하였다. ASD 아동과 TD 아동의 단서 조건, 즉 음악 단서와 시각 단서에 따른 정서를 인식하는 정확도와 정서 유형에 있어 차이가 있는지를 비교 분석한 결과, ASD 아동이 TD 아동에 비해 정서 인식 정확도가 유의하게 낮게 나타났다. 또한, 시각 단서보다 음악 단서에서 정서 인식 정확도가 높은 경향으로 나왔다. 마지막으로 정서 유형에 따른 차이는 ASD 아동과 TD 아동 두 그룹 모두 음악 단서에서 행복이 정서 인식 정확도가 높게 나타났고, 시각 단서에서 ASD 아동은 행복이 TD 아동은 분노가 가장 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 ASD 아동은 음악 매체가 제공되었을 때 시각 매체보다 정서를 보다 잘 인식할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 국내에서 ASD 아동 대상 정서와 관련된 첫 시도라는 점에 의의가 있으며 본 연구의 결과를 바탕으로 관련한 후속 연구가 지속적으로 시행되기를 기대한다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.
대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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